サプライチェーン・マネジメント(SCM)において、製品(SKU)ごとの需要予測、販売計画、在庫計画や発注計画は製品を熟知した担当者でも難しい業務です。現場では、特定の担当者への業務依存だけでなく、欠品・余剰在庫という課題までもがつきまといます。demand insightでは最先端のAI(機械学習技術)により、高精度な需要予測から在庫の最適化、発注業務やコンテナ積載量の計算まで一気通貫でアシストし、業務負担の軽減、欠品や余剰在庫の排除に貢献します。
※大手小売企業様の実績値です。
課題
小売業に見られる課題の例
小売大手各社では、プライベートブランド商品(PB)を拡充しており、それに伴って輸入発注業務と自社在庫の負担が増大しています。
また、物流センターごとの在庫水準を適切に保つための、人の経験に依らない安全在庫のコントロールが重要となります。
また、物流センターごとの在庫水準を適切に保つための、人の経験に依らない安全在庫のコントロールが重要となります。
製造業に見られる課題の例
応じた在庫補充の難しさ
自社製品に加え、少量多品種のサービスパーツを生産するメーカーでは、品目ごとの需要特性を踏まえた在庫補充に苦労するケースが多くみられます。
需給調整の難しさ
特に、需要が当初の販売計画に対して変化が大きい局面では、需給調整の担当者が販売側と生産側の情報を取りまとめる業務に忙殺されてしまいます。また、需給調整が後追いとなった結果として、欠品や過剰在庫といった問題にも繋がります。
弊社ツールの特長
需要予測と計画プロセスの
半自動化によって、
担当者の業務負担を大幅に軽減します。
選ばれる理由
需要予測に基づく販売計画と適正在庫を 維持することにより予算達成をサポート
余剰在庫の防止や発注業務の支援により、 廃棄ロスや担当者の工数を削減
高精度な需要予測と一気通貫した アシストにより業務の属人化リスクを低減
demand insightの詳細資料は下記より無料でダウンロード
導入事例
小売業の導入事例
ユーザーの声
信頼できる数値。大幅に使いやすくなった。
感じもあって、本当に信頼している。
他のツールはところどころ英語が
残ったりして、ちょっと取っ付きにくい
ユーザーの声
すごく良くなった。
素晴らしい、感謝しています。
信頼できる数値。
大幅に使いやすくなった。
他のツールはところどころ
英語が残ったりして、
ちょっと取っ付きにくい
並走してくれる感じもあって、
本当に信頼している。
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よくあるご質問
しかし、demand insightではAIによる高精度な需要予測に基づいた販売計画から発注業務の支援、コンテナ積載量ん計算まで一気通貫してアシストします。
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会社概要
日本データサイエンス研究所」を設立
2018年 事業拡大に伴い株式会社化
2020年 一般社団法人
日本経済団体連合会(経団連)に入会
ITシステムの開発と運用事業
データサイエンスに関する顧問・コンサルティング事業
ありがとうございます。
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